钻石晶片散热（Diamond Thermal Solution），核心目的就是对应 NVIDIA AI GPU TDP 快速爬升带来的系统与机房散热压力： 1. 钻石材料的降热阻优势 传统「铜盖＋TIM＋冷板」的热路径在 700W 左右就已相当吃紧，热阻主要卡在晶片到冷板之间那几百微米的界面区。铜的导热率约 400 W/m·K，高阶多晶 CVD 钻石可达 1000–1500 W/m·K，单晶甚至逼近 2000 W/m·K，等于至少是铜的 3–5 倍。把钻石导入晶片层级（取代目前 TIM 材料），在相同厚度与面积下，垂直热阻可望下降 50%以上，实务上对 1–2kW 级 GPU 有机会拉低接面温度 10–20°C，或在维持原本温度上限的前提下，多吃几百瓦功率。这让 B200/B300 往 1.2–1.4kW、Rubin/Ultra 往 2.3–3.5kW 推进时，同一套液冷或浸没冷却硬件还能多撑好几个世代，也替单机与机柜堆更多 GPU 留出热设计空间。 2. 封装可靠度寿命大提升 功耗一路爬到 2,000W 甚至 3,000W 以上时，封装、载板与机板承受的温度梯度与热应力会呈倍数放大，轻则造成封装翘曲与 TIM 泡洞，重则导致焊点疲劳、RDL/凸块裂开，影响长期可靠度。钻石 heat spreader 不只垂直导热好，面内导热也极高，可在几毫米的距离内快速摊平 hotspot，把原本集中在局部区域的 300–500W 热峰值摊散出去，让晶片内不同区块的温差大幅缩小。这等于在帮封装与基板「卸压」：硅、封装材料与基板之间的热膨胀不匹配被缓和，封装翘曲与焊点疲劳周期被拉长。对 Rubin / Rubin Ultra / Feynman 这类高功耗 GPU 而言，长时间 LLM 训练与推理服务可以更接近名义频率稳定运转，减少因过热降频或异常重跑造成的算力浪费，也拉高整体 MTBF 与寿命。 3. 机房成本与扩展弹性化 当单颗 GPU TDP 更高时，整柜功率很快就逼近或突破 120kW、130kW，机房的配电与冷却基础设施都要大改版。如果晶片端不提升导热能力，只能不断堆更昂贵的 CDU、冷却塔与配电架构，而且为了压温度常被迫把冷却水温拉得很低、流量开到极限。导入钻石晶片散热后，单颗 GPU 在相同水温与流量下温度较低、降频概率下降，每个机柜可提供的「稳定算力 per rack」实际上提高；同时因为热阻降低，也有机会允许较高一点的水温或较低的流量，减少泵浦与 chiller 能耗。更重要的是，它为后续 Rubin Ultra、Feynman 这种 3.5kW～5kW 级 GPU 预先打开热设计弹性，让系统厂与云端业者在规划下一代 AI 丛集时，可以把钻石散热视为一个「材料级升级选项」，把散热从事后补救变成前期架构设计的一环，而不是等热崩了才回头想办法。